人体动作识别关键点位移变化数据集HumanActionRecognitionKeypointDisplacementDataset-s11059026
数据来源：互联网公开数据
标签：人体动作识别, 关键点, 位移, 运动捕捉, 机器学习, 数据分析, 计算机视觉, 动作分类
数据概述：
该数据集包含人体动作捕捉数据，记录了人体关键点位置的位移变化信息，用于分析和识别各种人体动作。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态动作序列数据。
地理范围：数据不涉及地理位置信息，适用于各种环境下的动作分析。
数据维度：数据集包含多个关键点的位置变化信息（x, y坐标差值）以及动作类别和持续时间。每个样本包含一个序列ID，以及21个关键点在x和y方向上的位移差值，同时记录了动作类别和持续时间。
数据格式：CSV格式，文件名为left_4_action.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于动作捕捉或其他相关技术，已进行标准化处理。
该数据集适合用于人体动作识别、行为分析和运动模式研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、机器学习和人体动作分析等领域的研究，如动作识别算法的开发和评估、运动行为分析等。
行业应用：可用于智能监控、游戏开发、虚拟现实、运动分析等行业，例如，在安防领域中用于异常行为检测，在游戏开发中用于角色动画生成。
决策支持：支持运动训练、康复治疗等领域的决策，例如，通过分析运动数据，优化训练方案，评估康复效果。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员深入理解动作识别和数据分析。
此数据集特别适合用于探索人体动作的内在规律，并构建相应的识别模型，帮助用户实现动作分类、行为预测等目标。
